Vivek Singh, ラテントビュー・アナリティクスの成長、テクノロジー、M&E担当責任者 Vivek Singh ラテントビュー・アナリティクスの成長、テクノロジー、M&E担当責任者

GenAIデプロイメントからROIを最大化する3つのコアプリンシパル

企業のリーダーは、ジェネレーティブAI（GenAI）をビジネスに導入したいと考えている。しかし、多くのプロジェクトは、Proof of Concept（POC）ステージを超えて進まない理由は何だろうか。最近のGartnerイベントでは、Rita Sallam氏は、2025年末までに、少なくとも30%のGenAIプロジェクトが、データの品質の低さ、リスク管理の不足、コストの増加、またはビジネス価値の実現の困難さなどの理由でPOCの後で中止されるだろうと述べた。これらの問題は、GartnerがGenAIをエマージングテクノロジーのハイプサイクルの「幻滅の谷」に入った理由である。しかし、Gartnerの別の調査では、回答者は、GenAIの導入によって、企業の収益が15.8%増加し、コストが15.2%削減され、生産性が22.6%向上したと報告した。では、GenAIをビジネスの重要なワークフローに成功的に統合する企業と、ビジネス価値の実現に失敗する企業とは何が違うのか。後者の企業は、変化管理と準備を徹底的に行う異なるアプローチを採用している。これらは、GenAIの導入を評価、選択、有効化するための3つの重要な原則である。これらの原則に従うことで、企業はリスクを軽減し、コストを管理し、ビジネスプロセスを変革することができる。1. コアプリンシパル1: ビジネス価値を最初から厳密に量化するビジネスリーダーは、GenAIの実験を優先していたが、現在は、投資から具体的なビジネス価値を得たいと考えている。パートナーは、企業が詳細なビジネスケースを開発するのを支援することで、ワークショップを開催し、全体的な目標、データプロセスとテクノロジーインフラストラクチャの現状などを理解することができる。企業チームと協力して、ビジネス上の痛み点を解決すること、労力と予想されるROIを決定すること、進捗状況を測定するための重要なパフォーマンスインジケーターを開発することなど、潜在的なユースケースを評価する。このプロセスでは、企業はGoogle Cloud Next ’24で紹介された101のストーリーを参考にして、顧客、従業員、クリエイティブ、データ、コード、セキュリティエージェントを展開することで、GenAIで成功を収めることができる。マーケットの機能は、価値創出への道を簡素化するために進化し続けている。MicrosoftとGoogleは、大規模な言語モデルを検索エンジンに統合した。インターネットユーザーは、要約された回答とリンクを受け取ることができ、洞察までの時間を短縮できる。同様に、パートナーは、企業がカスタマイズして数週間で環境に展開できるGenAIアクセラレータプラットフォームを提供している。企業は、実証済みのツールを取得し、展開のコストとリスクを削減し、新しいビジネス機能をより迅速に拡大できる。2. コアプリンシパル2: データの品質、プライバシー、セキュリティを確保するモデルトレーニングと推論のために、高品質のデータを提供し、プライバシーとセキュリティを確保することは、すべてのGenAI実装の基盤である。企業は、AIモデルが正確で信頼できる出力を生成することを保証するために、データを準備する必要がある。また、機密情報、モデル出力などを公開しないように、ガードレールや新しいツールを実装している。同様に、GenAIは、チームまたは自動化によって修復できるセキュリティ上の問題を特定するために使用できる。マスターカードは、GenAIを使用して顧客とのやり取りを促進し、不正行為を軽減している。AI駆動のチャットボットは、顧客に即時のアクセスを提供し、個人向けの推奨事項、口座情報、取引履歴を提供する。同社はまた、GenAIの予測モデリングを使用して、不正な支出パターンを特定する。これは、潜在的な不正行為を示す可能性がある。GenAIを使用して、マスターカードは、不正なカードの検出率を2倍に増やし、誤検出を最大200%削減し、不正行為に脆弱な商業者の特定を300%高速化した。3. コアプリンシパル3: ヒューマンとGenAIのコラボレーションを強化するGenAIは一部のプロセスを自動化するが、ほとんどの場合、人間の意思決定を支援する。GenAIは、シンセティックデータを作成し、データを処理し、パターンを認識し、予測分析を作成して、チームワークと新しいサービスを作成することができる。たとえば、GenAIは、意思決定者が考慮すべきシナリオと推奨事項を提供して、結果を最適化することができる。人間は、市場と文脈の認識、ビジネス知識、判断、共感を意思決定に持ち込み、GenAIの機能を基盤としている。企業は、ヒューマンとGenAIのコラボレーションの潜在能力を最大化するために、明確に定義された役割と責任を設定し、チームを最新の機能について継続的にトレーニングし、GenAIが期待どおりに機能しない場合のガイドラインとエスカレーションパスを提供することができる。さらに、企業は、GenAIがビジネスを変革するというビジョンを共有し、人間の能力を強化することを目的としていることを強調する必要がある。Forresterの調査によると、36%の従業員が、仕事を自動化またはAIに置き換えられることを心配しているが、実際には1.5%のみが仕事を失い、6.5%の従業員は仕事がGenAIによって影響を受ける。したがって、従業員は、このテクノロジーを受け入れるべきである。オールステートは、GenAI駆動のチャットボットを実装し、自然言語処理を使用して、リアルタイムのマルチリンガルサポートを提供し、顧客の行動についての洞察を深めることを目指している。たとえば、顧客がサポートを必要とする旅程を特定することで、以前のモデルを3倍のパフォーマンスを達成することを目指している。チャットボットは、関連情報を収集してレビューするための集中プラットフォームを提供することで、請求プロセスを合理化する。人間のエージェントは、専門家の判断が必要な複雑な請求を引き続き処理するが、チャットボットは、ルーチンタスクを自動化し、処理時間を短縮することで、効率を大幅に向上させる。フォームの自動化により、オールステートは精度と顧客満足度を向上させることができる。これら3つのコアプリンシパルを採用してGenAIからより多くのROIを得るGenAIが世界の注目を集めたとき、リーダーはすぐにビジネスに適用し、実験とイノベーションを促進した。しかし、時には、POCが基礎から先行し、コストを増やし、期待される価値を提供しないソリューションを作成した。リーダーは、これら3つのコアプリンシパル – 健全なビジネスケースの開発、データ要件の対応、チームとAIのコラボレーションの支援 – を使用して、新しいGenAIイニシアチブを成功させることができる。これにより、ハイバリューのユースケースとツール、データのセーフガード、生産性とイノベーションの向上を、C-suite、取締役会、顧客、投資家が評価することができる。